|
前幾天棋手柯潔在圍棋人機大戰三番棋中的最后一戰0:3落敗，至此擁有“最強大腦”的人類棋手與人工智能棋手的對決終于都以失敗告終。而棋手們相信，未來，差距會越來越大。 剛剛取勝，AlphaGo“之父”、DeepMind掌門人哈薩比斯就和另兩名主要開發者在烏鎮揭秘了AlphaGo的最新實力——40層神經網絡、使用自己積累的數據、更強大的策略網絡和價值網絡提高了反應速度和判斷準確度……以它為代表的通用型人工智能學習系統不需要預設程序，能夠實現自主學習、舉一反三。 機器到底牛在哪里？這種學習系統涉及深度學習和強化學習等關鍵技術。深度學習即層疊的神經網絡，而強化學習就是讓機器自己學習以達到最大化收益。哈薩比斯稱，機器強化學習是指學習的能力、效率甚至創造力。 一個有意思的巧合，前幾天在滬召開的首屆學習力論壇上，教育專家們討論起學習力的培養時提到，學習能力的關鍵在于動力（興趣）、專注力（效率和毅力）以及創造力。原來機器與人在學習能力的培養上殊途同歸，而這個共同特點，哈佛大學文理學院院長柯比早在十幾年前就得出了歸納。他在《學習力》一書里提到，學習的動力、態度、能力、效率和創造力是提升學習力的有效途徑，忽略這些要素而一味只注重知識死記硬背的教育是“迅速減值”的過程。或許人類應該好好下功夫思考如何提升學習力來獲得更有效、有質、有意義的進步。比如，就像論壇上教育專家們的共識——學習力最終的目標應該是“情商比智商更重要、分享比分數更重要、狀態比狀元更重要、成人比成績更重要。” 即便人工智能的發展終將在某些領域遠遠甩下人類，這也不意味著人類的學習是無意義的。就如棋手柯潔、古力等所期待的，人類棋手將與人工智能棋手一起創新圍棋，無限逼近圍棋的真理。更何況，人輸了會哭，機器贏了不會笑，這也是人類的魅力。 |
熱門搜索：學習資訊 學習力資訊 學習方法資訊
